An astronaut overseeing a futuristic data hub

RagasをChatGPT、Claude、Geminiに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。高度な評価メトリクスをワークフローに直接統合し、LLMの精度を向上させます

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。

厳選セット · 7機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 02

01-04

このセットには4機能あります。

Ragasで使える7機能の一部です。

  1. 01

    実験リストの取得

    特定のデータセットに関連付けられた実験の一覧を表示します。

  2. 02

    実験詳細の取得

    指定した特定の実験に関する詳細な情報を取得します。

  3. 03

    評価の実行

    データセットに対して新しい評価を実行し、忠実度や回答の関連性などのスコアを算出します。

  4. 04

    利用可能なメトリクスの表示

    使用可能なすべての評価メトリクスのリストを表示します。

機能セット02 / 02

05-07

このセットには3機能あります。

Ragasで使える7機能の一部です。

  1. 05

    実験結果の取得

    完了した実験の評価結果を取得します。

  2. 06

    データセット一覧の表示

    利用可能な評価用データセットのリストを表示します。

  3. 07

    データセット詳細の取得

    特定の評価用データセットの詳細情報を取得します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Iterative RAG Tuning

Compare how changing your retrieval settings affects faithfulness scores immediately.

02

Hallucination Monitoring

Run evaluations to ensure your agent stays grounded in the provided context.

03

Dataset Organization

Manage and list your evaluation datasets through your AI client.

04

Experiment Tracking

Keep a record of how different model versions perform on the same data.

タスクを自動化

Ragasを一つのタスクに働かせる。

このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。

1つのConnector、すべてのAI

Ragasは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。

Ragasを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均879ms。本番環境で高速。

Ragasは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1115ms
10月3日今日
最速日
698ms
最遅日
1115ms
14日間の傾向
遅延傾向+43%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。7個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Ragas のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは Ragas のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

Ragas Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_mQUV7klN4rh09rRcp9ld3cwceCP25oL5Lk8res4B/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Ragas capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "ragas-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_mQUV7klN4rh09rRcp9ld3cwceCP25oL5Lk8res4B/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ? RagasをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Ragasユーザーが任せたい仕事のために。

RAGシステムの精度向上と継続的なモニタリングを必要とする専門家向けです。

  • 01

    AI/MLエンジニア

    ダッシュボードへの切り替えやPythonスクリプトの記述を繰り返すことなく、パイプラインの評価を直接実行したいエンジニア。

  • 02

    LLM品質保証(QA)スペシャリスト

    ハルシネーション率を低く抑えるために、データセットとベンチマーク結果を迅速に検証する必要がある担当者。

  • 03

    データサイエンティスト

    統一されたメトリクスを使用して、複数のRAG構成による実験結果を並べて比較したい専門家。

FAQ

Ragasユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How do I use Ragas with my AI client?

    You connect the MCP by providing your Ragas Application URL and Application Token. Once connected, you can simply ask your agent to run evaluations or fetch metrics.

  • 02

    What metrics can this MCP provide?

    The MCP can access Ragas metrics such as faithfulness and answer relevancy to score your RAG pipelines.

  • 03

    Do I need to write Python code to run evaluations?

    No. This MCP allows your agent to trigger evaluations and manage datasets through natural language commands instead of manual scripting.

  • 04

    Can I manage my existing Ragas datasets?

    Yes. The MCP includes capabilities to list, get details for, and organize your existing datasets.

  • 05

    Can I compare different versions of my agent?

    Yes. You can use the capability to track and compare metrics across different experiments and agent versions.

  • 06

    How do I secure an App Token for Ragas?

    Log into your provided Ragas dashboard. In your project's settings or dedicated security section, you will find the ability to generate a new Application Token. Copy it immediately, as it may only appear once.

  • 07

    What format is required to upload a dataset?

    The capability uses common array formats through the MCP wrapper. When passing data, the AI maps arrays containing question, ground_truth and contexts natively matching Ragas base requirements.

  • 08

    Does the server evaluate prompts automatically during testing?

    Yes. When triggering evaluations, Ragas uses its own sophisticated metrics (like Faithfulness, Answer Relevance) running internally. The MCP server simply pipes these generated reports back to your chat.

『Ragas』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続